Ce projet fait partie de la formation Cloud Pi Native (CPiN) et permet de gérer les artefacts logiciels, notamment les images Docker, via le gestionnaire Harbor. Il inclut également l'analyse de vulnérabilités des images grâce à l'outil Trivy, offrant ainsi une solution sécurisée pour le stockage et la validation des artefacts avant déploiement. Destiné aux développeurs et administrateurs, il facilite l'intégration continue et la conformité des images utilisées dans les environnements Cloud Pi Native.

Plateforme publique dédiée à la formation et à la gestion de projets cloud pour les agents du ministère de l'Intérieur. Elle permet de créer et configurer des environnements cloud sécurisés, gérer des équipes et leurs droits d'accès, déployer des applications via des dépôts Git, et superviser les services via des outils intégrés comme GitLab, ArgoCD ou Grafana. Destinée aux agents souhaitant maîtriser les infrastructures cloud dans un cadre professionnel.

Formation professionnelle organisée par le CNRS pour accompagner les développeurs et administrateurs système dans la migration de leurs applications vers des solutions cloud. Le programme couvre les bonnes pratiques, les outils de conteneurisation, l'orchestration Kubernetes, la sécurisation des déploiements et l'observabilité des infrastructures.

Les Ateliers Biosphère organisent des sessions de formation pratiques sur les outils cloud et les bonnes pratiques environnementales. Ces ateliers, animés par des experts, visent à sensibiliser et outiller les participants pour une utilisation responsable des technologies numériques. Chaque session est structurée autour de projets concrets et de ressources partagées pour faciliter l'apprentissage.

Picola est un pipeline d'orchestration conçu pour automatiser la conversion et le traitement d'images médicales numérisées, notamment les lames d'anatomopathologie. Il permet de transformer des formats propriétaires en fichiers TIFF pyramidaux standardisés, facilitant leur réutilisation dans des outils de visualisation ou d'intelligence artificielle. Le projet s'intègre dans un environnement local reproductible, sans dépendre d'une infrastructure cloud, et est développé par le Health Data Hub pour répondre aux besoins de standardisation des données médicales.